第 62 回土木計画学研究発表会・講演集

全国PT調査と特定健診NDBを用いた
メタボの規定因の包括的評価
麓 国広1・谷口

綾子2

1非会員

筑波大学大学院システム情報工学研究科（〒305-0821 茨城県つくば市天王台1-1-1）
E-mail: s1920502@s.tsukuba.ac.jp
2正会員

筑波大学大学院システム情報系（〒305-0821 茨城県つくば市天王台1-1-1）
E-mail: taniguchi@risk.tsukuba.ac.jp

本研究では，肥満に影響を与えると考えられる食生活や運動習慣，交通行動などの要因を総合的に分析し，その一要因である交通行動と肥満との関連度合いを他の生活習慣との対比において評価する．
分析には2015年に実施された国土交通省による全国都市交通特性調査（約7万人）の調査結果と同年実施の厚生労働省による特定健診（約800万人）の受診者データを用いた．両データは，市区町村・性別・年齢階級で集計し，結合した．回帰モデルではBMIとメタボリックシンドローム判定をそれぞれ従属変数に，食習慣や運動習慣，交通行動（トリップ時間，交通手段別年間回数）を説明変数に設定した．
分析の結果，交通行動と従属変数との関連の大きさは，食生活や運動習慣などに比べ小さいが，交通行
動と健康との間には統計的有意な関連が認められた．

Key Words : obesity, lifestyle, specific health checkups, NDB, nationwide person trip survey

1.

いて分析し，男女を問わずクルマ・バイクの利用者は鉄背景

道・バス，自転車，徒歩の利用者に比べBMIが有意に高
これまで交通行動と健康の関連については数々の知見くなることを報告している．

が蓄積されてきている．

また，筆者の過去に行った研究6)では，交通環境に対

例えば，健康の維持・増進に必須となる身体活動に着する満足度とクルマ運電動機が交通行動を介してBMIに目し，それと交通行動の関連を報告している研究として

どのような影響を与えるのかについて共分散構造分析を

中野ら（2010） や室町（2008） などがある．中野らは， 用いた分析を行い，男性ではクルマ・路線バス・徒歩の3)

4)

東京県在住のサラリーマン（20歳以上の男女206名）を交通行動がBMIに影響を与えていること，女性では鉄道対象に調査を実施し，クルマ通勤と電車通勤の間で，通利用のみがBMIに影響していることが示された．

勤時の身体活動量に差があることを示し，電車通勤が生

この他にも都市環境と身体活動についての研究7)8)や都

活習慣病の予防に貢献している可能性を報告している．

市環境と交通行動の関連についての研究9)，心理的要因

また，室町は，アンケート調査及び国勢調査と国民健を加味した研究10)など，交通行動と健康の関連の示唆を

康・栄養調査より通勤時の交通手段選択と歩数，BMIの得るための知見は多く蓄積されてきた．

関係を検討し，クルマ通勤の割合とBMIの間に正の相関，また，こうした交通行動と健康との関連研究の蓄積を歩数とBMIの間に負の相関があることを報告している．

併せて，職場や学校などの組織や地域全体を対象として，また，健康指標のひとつであるBMIを用いて交通行動

交通手段選択の変容を通じた健康増進施策やキャンペーと健康の関連分析を行った研究として，佐々木ら（2010） ンが展開されてきている11)12)13)14)．これは，人々の交通手
5)がある．佐々木らは，2015年度の全国都市交通特性調

段選択が社会的にも個人にとって健康を増進する方向に査を用いて都市規模とBMIとの関係性を分析し，特に女自発的に変容することを促す健康増進を目的としたモビ

性の地方都市圏在住者は三大都市圏在住者よりもBMIがリティ・マネジメント（MM）ともいえる．

高くなることや，通勤時の交通手段とBMIの関係性につしかしながら交通行動は個人の生活習慣のごく一部で

1

第 62 回土木計画学研究発表会・講演集あり，それによる健康増進への貢献は，食習慣や運動習

済的な余裕がないこと，近隣にスポーツを行える施設が慣などの健康に影響を与える他の要因のそれに比べて，ないことなどが障壁となり，健康の維持に必要な運動時

それほど大きくないものと言われてきた．
特に，適度な運動習慣の確立による適切な身体活動量間を継続的に確保することができないとする報告もされている（Kaori et al., 2009）6)．そのため，貢献の程度は大の確保は，健康的な生活を獲得し維持するための必須条

きくないものの，日々の生活の中で誰もが行うことので件である．しかしながら，多くの国民は多忙な日々の生きる交通行動の変容を通じた身体活動量の増進は有効で活の中に運動のための時間を設ける余裕がないこと，経あると考えられる．
さて，これまでの多くの先行研究では，交通手段選択

表- 1 特定健診データの主な調査項目（2015 年度版）1)
項目分類
整理番号
個人属性

と健康指標の関連については論じているものの，食生活

調査項目

や運動習慣などの健康に影響を与える交通行動以外の要レセプト通番，識別コード，ID

素と交通行動の両者を包括的に評価できていなかった側

年齢階層，満年齢階層，受診者・郵便番号（公共団体コード

面がある．

に置換），都道府県，性別，生年月

そこで，本研究では厚生労働省が主体となって収集・券面種別(受診券)，受診券整理番号，健診実施時のプログラ
健診情報

肥満度情報

整備している特定健診データと，国土交通省が主体とな

ム種別，健診実施年月日，健診実施年度，報告区分，資格
区分，健診実施年月って実施する全国PT調査のデータとを用いて，個人の身長，体重，ＢＭＩ，内臓脂肪面積，腹囲(実測，自己判定，自健康状態，特に肥満に影響を与えると考えられる食生活己申告），メタボリックシンドローム判定，保健指導レベル

や運動習慣，交通行動などの要因を総合的に分析し，そ

既往歴，自覚症状，他覚症状，収縮期血圧，心拍数，総コレの一要因である交通行動と肥満との関連度合いを他の生ステロール，中性脂肪（トリグリセリド），ＨＤＬコレステロール，Ｌ

活習慣との対比においてを評価することを目的とする．

ＤＬコレステロール，総ビリルビン，GOT（ＡＳＴ），GPT（ＡＬＴ），
健診項目

2.

分析方法

電図，眼底検査，医師の診断判定，服薬（血圧，血糖，脂(1)

データについて質），既往歴１（脳血管，心血管，腎不全・人工透析），貧血，a)

特定健診データについて

γ-GT(γ-GTP)，空腹時血糖，ＨｂＡ１ｃ，尿糖，尿蛋白，ヘマトクリ
ット値，血色素量［ヘモグロビン値］，赤血球数，貧血検査，心保健指導の希望特定健診とは，日本人の死亡原因の約６割を占める生

喫煙，２０歳からの体重変化，３０分以上の運動習慣，歩行又生活習慣など活習慣病の予防のために，40 歳から 74 歳までを対象には身体活動，歩行速度，1 年間の体重変化，食べ方（早食い実施されるメタボリックシンドロームに着目した健診で等，就寝前，夜食/間食），食習慣，飲酒，飲酒量，睡眠，生活

ある．

習慣の改善

厚生労働省では，「高齢者の医療の確保に関する法律」
表- 2 全国 PT 調査の主な調査項目（2015 年度版）2)

個人属性

移動状況

世帯属性

（平･休別）

居住地（住所）

都市交通に関する意識調査

トリップ別移動 各交通手段の年間利用回 交通環境への満足度（5件法）

健康指標（身長/体重/BM 状況（出発地/到 数（鉄道/路線バス/クル ①自宅から最寄りの鉄道駅までの距離/②最寄りの鉄道駅の運行本数/③①～
I）

着地/移動目的/手 マ運転/クルマ同乗/自転 ②を含めた鉄道サービス全般/④自宅から最寄りのバス停までの距離/⑤最寄
段/所要時間/駐車 車/徒歩）

家族構成（性別/年齢/職 場所/有料道路利業/外出困難の有無）

用有無）

りのバス停の運行本数/⑥バスが時刻表どおりに来ること/⑦④～⑥を含めたバスサービス全般/⑧クルマの使いやすさ/⑨自転車の走行環境/⑩駐輪のしや目的別外出頻度と交通手 すさ/⑪⑨~⑩を含めた自転車の使いやすさ/⑫自転車の走行マナー/⑬道路･歩世帯で保有するクルマや

段･時間・距離，徒歩・ 道の歩きやすさ

二輪車

車椅子で移動できる距 クルマ運転動機（5件法）
離，交通手段選択の際に ①運転することが好き/②好きなところへ行ける/③公共交通より安上がりで重視すること，生活スタ ある/④多くの人や荷物を乗せることができる/⑤クルマなら所要時間が短い/
イル，中心市街地と郊外 ⑥業務で必要だから/⑦他に交通手段がない/⑧クルマに乗ることは自己表現
ショッピングセンター， の一つである/⑨好きなときに使える/⑩プライベートな空間を確保できる生活施設を集約したまちづくりについてクルマ運転免許の保有，クルマ運転の状況，住みたい地域のイメージ，現在の住まいと転居意向

2

第 62 回土木計画学研究発表会・講演集に基づき，2008年度から特定健康診査・特定保健指導制

こからどこへ，どのような時間帯に，どのような交通手度を実施している．これに伴い，特定健康診査の実施主段で」移動しているのかという交通行動の実態を把握す体である保険者（全国健康保険協会もしくは健康保険組

ることを目的とした調査である．交通行動に関連した意合）は，社会保険診療報酬支払基金に年度毎の特定健診

識調査も併せて実施しているため，人々の交通に対するの実施状況を報告することと定められた．この報告され考え方と交通行動実態の関係性などを分析・把握するこた個人の特定健康診査の結果をデータベースとして構築とが可能となっている．18)

したものが「レセプト情報・特定健診等情報データベー

本研究では，2015 年度（平成 27 年度）実施の調査結ス（NDB: National Database of Health Insurance Claims and Spe-

果を用いる．当該調査における対象都市は全国の 70 都

cific Health Checkups of Japan）」である．このデータベース

市である（表- 5）．また，2015 年度調査では，これまでより抽出・提供されるものが特定健診データである．特実施されてきた調査の中で初めて質問項目に BMI が追定健診は健康保険に加入した国民すべてを対象として実加された．なお，全国 PT 調査で収集された BMI の値は施されており，そのうち，健診を受診した約半数の被保自己申告の値であり，回答者が正確な BMI の値を回答

険者の健診データがデータベースに格納されている．主している保証がないため，特定健診データで取得できるな調査項目については表- 1 に掲載する．

実測の BMI の値との比較することとした．その結果に

16)17)

全国PT調査データについてb)

ついては分析結果の章にて記載する．

「全国都市交通特性調査（全国 PT 調査）」は，国土交通省が概ね 5 年に 1 度，全国の都市を対象に実施し，(2)

データの集計と結合

世帯や個人属性に関する情報と 1 日の移動をセットで尋

特定健診データと全国 PT 調査のサンプルの属性によねるもので，「どのような人が，どのような目的で，どる分布を表- 3 と表- 4 に示す．両データの年齢階層の分
布と居住地の都市圏の分布を確認すると分布が異なるこ

表- 3 調査・性・年齢階級別の度数分布
男性
女性とが確認できる．年齢階層の分布については，調査毎に40～44歳45～49歳

50～54歳

55～59歳

60～64歳

65～69歳

70～74歳947,642

846,176

738,747

609,361

503,418

476,314332,929

2,823

2,520

2,475

2,604

3,339

4,590

3,627

682,959614,363

548,859

456,412440,831550,977

435,428

2,804

2,556

2,624

2,848

3,635

4,761

3,436

特定健診データ
全国PT調査特定健診データ
全国PT調査特定健診データ

21.3%

19.0%

な結果（p < .01）を得た．居住地の都市圏の分布につい表- 5 分析対象とした都市の一覧
都市類型

13.7% 11.3% 10.7% 7.5%

男性

16.6%

性別でカイ二乗検定を行った結果，いずれも統計的有意

全国PT調査12.8% 11.5% 11.3% 11.8%

特定健診データ

16.5%

14.7%

20.9%

16.5%

中心

A

都市

12.2% 11.8% 14.8% 11.7%

女性

18.3%

15.2%

全国PT調査40～44歳12.4% 11.3% 11.6% 12.6%

16.0%

21.0%

0%

20%

40%

60%

80%

45～49歳

50～54歳

55～59歳

60～64歳

65～69歳

15.2%

B

100%

調査対象都市
さいたま市，千葉市，東京区部，横浜市，川崎市，名古屋市，京都市，大阪市，神戸市

周辺 取手市，所沢市，松戸市，稲城
三大都市圏

都市 市，堺市，豊中市，奈良市
青梅市，小田原市，岐阜市，豊橋70～74歳周辺 市，春日井市，津島市，東海市，C

図- 1 調査・性・年齢階級別の度数分布

都市 四日市市，亀山市，近江八幡市，
宇治市，泉佐野市，明石市

表- 4 調査・性別の居住都市圏都市圏の度数分布
三大都市圏
男性
女性

特定健診データ
全国PT調査特定健診データ
全国PT調査D

地方中枢都市圏 地方中核都市圏 地方中心都市圏

3,156,423

644,155

600,315

53,694

9,124

3,260

7,495

2,099

2,619,908

529,242532,310

48,369

9,175

3,595

7,841

2,053

地方中枢都市圏E
1.2%

特定健診データ

14.5%

F

13.5%

男性

70.9%

全国PT調査

41.5%

14.8%

34.1%

9.6%

G

1.3%
特定健診データ

14.2%

全国PT調査

40.5%

0%
三大都市圏

20%
地方中枢都市圏

15.9%

40%

34.6%

60%

地方中核都市圏

80%

H

9.1%

100%

I

地方中心都市圏

図- 2 調査・性別の居住都市圏都市圏の度数分布

J

3

都市 市，福岡市
周辺 小樽市，千歳市，塩竈市，呉市，都市 大竹市，太宰府市
中心 宇都宮市，金沢市，静岡市，松山

地方中核都市圏
中心都市 40万人以上

都市 市，熊本市，鹿児島市
周辺 小矢部市，小松市，磐田市，総社
都市 市，諫早市，臼杵市

14.3%

女性

70.2%

中心 札幌市，仙台市，広島市，北九州

中心 弘前市，盛岡市，郡山市，松江
地方中核都市圏
中心都市 40万人未満

都市 市，徳島市，高知市
周辺 高崎市，山梨市，海南市，安来
都市 市，南国市，浦添市

地方中心都市圏

湯沢市，伊那市，上越市，長門

その他の都市

市，今治市，人吉市

第 62 回土木計画学研究発表会・講演集ても調査毎に性別でカイ二乗検定を行った結果，いずれ

なお，以降の論文中で用いられるサンプル数は調査参も統計的有意な結果（p < .01）を得た．

加者の人数ではなく，集計単位の個数であることに注意

以上のことも踏まえ，特定健診データと全国 PT デー

されたい．

タは，集計単位の属性である市区町村，性別，年齢を用いて集計し，結合した．なお，特定健診データは，全国(3)

PT データの対象 70 都市のサンプルのみを用いた．

分析の対象について

本研究の分析対象は，1）特定健診データが 40～74 歳

具体的には，特定健診データと全国 PT データは，調の受診者を対象に収集されていること，2）全国 PT デー

査参加者の個人属性である市区町村，性別，年齢で集計

タが全国の 70 市区町村を対象に収集されていること，し（集計したひとつの単位を集計単位と呼称する），その 2 点を踏まえて，全国 70 都市に居住する 40～74 歳のの集計単位毎に分析に用いる各変数の平均値や回答比率男女を分析の対象とする．

を算出した．具体的には，例えば，東京都千代田区に住このため，年齢階層の区分は 5 歳階級区切りで 7 区分

む男性で 40～44 歳の集計区分の中で，BMI の平均値やとなることを踏まえて，分析に用いる集計単位は 70

メタボリックシンドローム判定の基準該当に当たるサン（都市）×2（性別）×7（年齢階層）の 980 サンプルとプル数の比率を算出し，分析に用いる．つまり，本分析なる．なお，重回帰分析では男女別に回帰モデルを構築

では，調査参加者の個人単位のデータを用いるのではな

するため，性別毎に 490 サンプルが分析に用いられるサ

く，集計単位をサンプルとして用いる．

ンプル数となる．
表- 6 分析に用いる変数の一覧

変数名

従
属
変
数

設問等

変数型

選択肢（カテゴリー）

特定健診

連続変数

2 内臓脂肪面積

特定健診

連続変数

3 腹囲(実測）

特定健診

連続変数

4 メタボリックシンドローム判定

特定健診

ダミー（比率）5 保健指導レベル

特定健診

ダミー（比率）1 貧血

ダミー（比率）

1：はい，2：いいえ※

ダミー（比率）

1：はい，2：いいえ※

3 体重増加_20歳から10kg

特定健診 医師から，貧血といわれたことがある．
現在，たばこを習慣的に吸っている．（※「現在，習慣的に喫煙している者」とは，「合計 100 本以上，又は６ヶ月
特定健診
以上吸っている者」であり，最近 1 ヶ月間も吸っている者）
特定健診 20 歳の時の体重から10kg 以上増加している．

ダミー（比率）

1：はい，2：いいえ※

4 運動習慣_週2回30分以上

特定健診

ダミー（比率）

1：はい，2：いいえ※

ダミー（比率）

1：はい，2：いいえ※

ダミー（比率）

1：はい，2：いいえ※

2 喫煙

1：基準該当，2：予備群該当，3：非該当，4：判定不能
1：積極的支援，2：動機付け支援，3：なし，4：判定
不能

6 早歩き

1 回 30 分以上の軽く汗をかく運動を週 2 日以上，1 年以上実施
日常生活において歩行又は同等の身体活動を 1 日 1 時間以上実特定健診
施
特定健診 ほぼ同じ年齢の同性と比較して歩く速度が速い．

7 1年に±3kgの体重変動

特定健診 この1 年間で体重の増減が±3 ㎏以上あった．

ダミー（比率）

1：はい，2：いいえ※

8 食べる速度

ダミー（比率）1：速い，2：ふつう※，3：遅い

ダミー（比率）

1：はい，2：いいえ※

ダミー（比率）

1：はい，2：いいえ※

11 朝食抜き特定健診 人と比較して食べる速度が速い．
就寝前の2 時間以内に夕食をとることが週に3 回以上あ
特定健診る．
夕食後に間食（3 食以外の夜食）をとることが週に3 回以
特定健診
上ある．
特定健診 朝食を抜くことが週に3 回以上ある．

ダミー（比率）

1：はい，2：いいえ※

12 飲酒頻度

特定健診 お酒（清酒，焼酎，ビール，洋酒など）を飲む頻度

ダミー（比率）5 歩行・身体活動_1日1時間以上

9 就寝前2時間以内の夕食摂取
10 夕食後の間食摂取

説
明
変
数

調査名

1 ＢＭＩ

13 飲酒量14 休養_睡眠で十分

飲酒日の１日当たりの飲酒量
清酒1合（180ml）の目安：ビール中瓶1本（約500ml），焼
特定健診
酎35度（80ml），ウイスキーダブル1杯（60ml），ワイン２杯（240ml）
特定健診 睡眠で休養が十分とれている．

15 生活習慣の改善

特定健診

16 保健指導の希望

特定健診

17 平均トリップ時間
18 交通手段別年間利用回数

運動や食生活等の生活習慣を改善してみようと思いますか．

生活習慣の改善について保健指導を受ける機会があれば，利用しますか．
7つの交通手段についての1トリップ当りの所要時間（鉄全国PT 道，バス，自動車，２輪車，自転車，徒歩，その他，不明；拡大係数適用済み）
鉄道，路線バス，自動車（運転・同乗），自転車，徒歩の6種類の交全国PT
通手段の年間利用回数（トリップ回数）

ダミー（比率）ダミー（比率）ダミー（比率）1：改善するつもりはない※
2：改善するつもりである（概ね６か月以内）
3：近いうちに（概ね１か月以内）改善するつもりであり，少しずつ始めている
4：既に改善に取り組んでいる（６か月未満）
5：既に改善に取り組んでいる（６か月以上）

ダミー（比率）

1：はい，2：いいえ※

連続変数
連続変数

19 免許保有率

全国PT 自動車や二輪車の免許保有の有無・比率

ダミー（比率）20 自由に使える自動車

全国PT 自分専用の自動車の有無，家族共有の自動車の有無

ダミー（比率）21 徒歩等で移動可能な距離

全国PT 徒歩や車いすで無理なく休まずに移動できる距離

ダミー（比率）22 有職・無職

全国PT 無職者の割合を用いる

ダミー（比率）23 都市規模

全国PT 都市規模4分類

ダミー※：ダミー変数の基準カテゴリー（重回帰モデルに投入しない）
ダミー（比率）とは，集計前に作成したダミー変数の平均値，つまりカテゴリーごとの回答比率のことである．

4

1：毎日，2：時々，3：ほとんど飲まない（飲めない）※
1：１合未満※，2：１～２合未満，
3：２～３合未満，
4：３合以上
1：はい，2：いいえ※

１：自動車，２：自動二輪車，３：自動車＋自動二輪
車
４：原動機付自転車，5：免許非保有※
１：100mまで※，２：300mまで，３：500mまで，
４：1kmまで，５：1.5kmまで，６：1.5km以上
１：無職，２：有職※
１：三大都市圏※，２：地方中枢都市圏，３：地方中核都市圏，４：地方中心都市圏

第 62 回土木計画学研究発表会・講演集(4)

従属変数についてため，上記の対応を行っている．

本分析では，健康指標である BMI と，メタボリック

年齢区分

c)

シンドロームの判定（以下，メタボ判定）の 2 つを従属重回帰分析においては満年齢をダミー変数として投入

変数として用いる．BMI については，集計単位毎の平均している．

値を算出して用いた．メタボ判定については，特定健診

満年齢階層のダミー変数については，40～44歳の満年

データ内では「基準該当」，「予備軍該当」，「非該当」 齢区分を欠いて投入している（基準を 40～44 歳のダミの 3 分類とされているため，それぞれの判定についてダーとした）．ここでの満年齢とは，特定健診の実施年度

ミー変数を作成し，集計単位毎にダミー変数の平均値をの年度末での年齢のことを指し，例えば，受診時に 39

算出して分析に用いた．ダミー変数の平均を取ると，比歳であっても年度末までに 40 歳を迎える者は「40～44率となるため，例えば「基準該当ダミー」の平均値は際」の年齢区分に含まれるように設定されたものである．

「メタボ判定で基準に該当すると判定された人数の割合

ただし，全国ＰＴ調査の年齢回答は調査実施年度の（比率）」となる．

10 月 1 日時点の年齢を回答させているため，特定健診データの満年齢との間に齟齬が生じるが，全国ＰＴ調査で(5)説明変数については生年月を質問していないため，今回は，全国 PT 調査

特定健診データにて収集されている変数については，の 10 月 1 日時点の年齢と特定健診データの年度末の満

そのほとんどがカテゴリー変数であるため，これら説明

年齢を結び付けている．

変数についても従属変数のメタボ判定の場合と同様にダd)

ミー変数を作成後，その平均値を算出し，比率データと共線性の回避重回帰分析に投入する変数の中で共線性を生じる変数

して分析に用いた．

があるため，初めにすべての変数を投入した完全モデル

全国ＰＴ調査にて収取されているデータについては，を構築しVIFが10以上となる変数をモデルから除外し，カテゴリー変数と連続変数が混在しているが，カテゴリ

その後にステップワイズ法を適用し最適なモデルの選択

ー変数については先のメタボ判定と同様の処理を行い分を行った．

析に投入した．手段トリップ数や光津手段別の年間利用
回数などの連続変数については，集計単位毎にその平均

分析結果

3.

値や合計値を算出し分析に用いた．
a)

平均トリップの算出方法(1)

自己申告BMIと実測BMIの比較分析

平均トリップ時間については，手段トリップの手段別

分析方法のデータの説明の項で述べた通り，全国 PTの総所要時間に拡大係数をかけて集計単位ごとに合算しデータで質問・取得される BMI の値は自己申告によるた値を，手段トリップの手段別の総トリップ数に拡大係もの（以下，自己申告 BMI）である．そのため，その値数をかけて集計単位ごとに合算した値を除することで算が回答者が正確に回答したものなのかについては保証が出した値である．つまり，特定の交通手段の 1 手段トリない．一方で，特定健診データで得られる BMI の値は

ップ当たりの平均の所要時間となっている．

健診の際に実測で得られた身長と体重の値から算出したb)比率データの扱い

BMIの値（以下，実測 BMI）である．この自己申告 BMI

特定健診データにおいて「はい」と「いいえ」の 2 選と実測 BMI の差異を比較することで，自己申告 BMI を択肢で回答する項目については，2 つの項目の回答割合分析に用いる際の留意点を把握する．

を２つともにモデルに投入すると共線性が生じるため，

自己申告 BMI と実測 BMI の間に差異が生じる可能性

これらの項目については「はい」の回答割合のみをモデについて示唆を得るため，人々の抱く自身の体重に対すルに投入する．

る評価についていくつかの先行研究を以下に紹介する．

また，説明変数として投入する変数のうち，3 項目以

及川ら（2011）16)は，体育系の学科に所属する 51 名の上で構成される比率のデータについては，そのうちの 1

大学生男女を対象に実測の身長と実測の体重，そして理項目を除外してモデルに投入した．除外した項目は，具想の身長と理想の体重の４つをアンケート調査により収体的には，「食べ方１（早食い等）」の「ふつう」の回集し，それらから実測の BMI と理想の BMI を算出，計答比率，「飲酒」の「ほとんど飲まない」の回答比率，

６つの項目について実測と理想の間で比較分析を行って「飲酒量」の「1 合未満」の回答比率，「生活習慣の改いる．その結果，男子学生においては高い身長と重い体善」の「意志なし」の回答比率，「交通分担率」の「自重を，女子学生では高い身長と軽い体重そして低い BMI動車」の比率である．ダミー変数をモデルに投入する場を，それぞれ理想としていることが明らかになり，女子合と同様に，比率についてもその項目の合算が 1 になる

学生においては痩せ願望があることが報告されている．

ため，1 つの項目を欠いてモデルに投入する必要がある

桑原ら（2003）20)は，女子大学生 139 名を対象にアン

5

第 62 回土木計画学研究発表会・講演集

表- 7 都市圏・性・年齢階級別の平均 BMI（t 検定）

ケート調査を行い，実測体重と申告体重との間には高い

BMI
特定健診データ

全国PT調査

n

n

M

SD

M

相関がある（r = .989）こと，BMI が普通体重であるにも関わらず「太っている」や「太りすぎ」と答えた者が約

有意確率
SD

40～44歳

688,717 23.96 3.73

1,167 23.74 3.67 .051 *半数で自分の体型に対して実際の BMI とは異なる認識

45～49歳

622,019 24.12 3.65

1,056 23.96 3.44 .165をしている者がいることなどを報告している．

50～54歳

530,364 24.05 3.49

974 23.73 3.26 .002 ***417,006 23.95 3.33

955 23.64 3.10 .004 ***男
55～59歳性60～64歳

また，今井ら（1994）21)は，女子大学生 261 人にアン

339,378 23.76 3.16

1,206 23.59 3.11 .058 *ケート調査を実施し，現在の身長と体重，理想の身長と65～69歳

325,294 23.50 3.02

1,819 23.26 2.81 .000 ***体重などを質問し，自己の体重を肥満傾向にあると評価

70～74歳

233,491 23.31 2.90

1,522 22.93 2.80 .000 ***した者が 6 割弱いること， “太りぎみ”と自己評価した

40～44歳495,302 21.55 3.65

961 20.98 3.17 .000 ***45～49歳447,043 21.81 3.68

908 21.44 3.77 .003 ***50～54歳女
55～59歳性60～64歳389,595 21.83 3.65

861 21.63 3.40 .091 *体型を過大評価していること，体型の調整志向は“やせ309,964 21.94 3.63

945 21.42 3.14 .000 ***志向”が 7 割強と圧倒的に多いことなどを報告している．

293,099 22.11 3.50

1,277 21.80 3.09 .000 ***65～69歳376,298 22.21 3.42

1,744 22.04 3.44 .038 **特定健診データ（実測 BMI）と全国 PT 調査（自己申70～74歳

308,519 22.36 3.39

1,352 22.11 3.10 .003 ***告 BMI）の BMI，体重，身長のそれぞれを t 検定により40～44歳133,964 24.08 3.76

382 23.93 4.08 .454

比較した．t 検定の実施にあたっては，サンプルを居住

45～49歳116,130 24.22 3.65

328 24.29 3.71 .728

地の都市規模（4 分類），性別（2 分類），年齢階級（750～54歳105,390 24.14 3.48

314 23.90 3.35 .217

94,606 23.99 3.30

342 23.94 3.73 .750

分類）によって分割し，それぞれに対して t 検定を適用

80,844 23.86 3.13

466 23.50 3.00 .013 **69,070 23.65 2.99

654 23.20 2.84 .000 ***都市規模，性別，年齢階級によってサンプルを分割し44,128 23.47 2.85

572 23.27 2.77 .096 *たのは，佐々木ら（2018）の研究において都市規模，性96,283 21.67 3.74

374 21.37 4.21 .126

45～49歳

84,874 21.94 3.73

310 21.47 3.14 .009 ***別，年齢階級によって BMI の平均値には差異が生じる

50～54歳女
55～59歳性60～64歳

77,696 21.98 3.70

318 21.53 3.25 .014 **ことが報告されているためである．なお，佐々木ら

68,570 22.11 3.62

358 21.56 3.14 .001 ***（2018）の研究では，三大都市圏と地方都市圏とに 2 分

67,790 22.26 3.46

523 22.09 3.08 .194

65～69歳

77,883 22.39 3.37

724 22.21 3.54 .157

割していたが，本研究ではより細分化し，三大都市圏，70～74歳56,127 22.57 3.33

496 22.35 3.33 .143

地方中枢都市圏，地方中核都市圏，地方中心都市圏の 440～44歳116,066 24.05 3.79

883 23.82 3.61 .058 *分類を用いてサンプルの分割を行った．

45～49歳

100,223 24.22 3.68

791 24.08 3.83 .284

50～54歳

95,260 24.10 3.48

806 23.51 3.35 .000 ***89,455 23.93 3.27

878 23.69 3.10 .034 **

75,591 23.75 3.10

1,161 23.45 3.18 .001 ***初めに，三大都市圏での比較結果をみていく．男性に73,855 23.55 2.99

1,480 23.20 2.90 .000 ***ついては，50～59歳，65～74歳の年齢階級において自己

49,852 23.36 2.86

1,112 22.97 2.84 .000 ***84,718 21.81 3.84

767 21.19 3.48 .000 ***申告 BMI の値が実測 BMI の値よりも統計的有意に低く

45～49歳76,334 22.11 3.82

709 21.49 3.27 .000 ***なることが示された．女性については，40～49 歳，55～

50～54歳女
55～59歳性60～64歳

75,312 22.16 3.73

823 21.85 3.84 .019 **74 歳の年齢階級において自己申告 BMI の値が実測 BMI

71,089 22.26 3.65

927 21.94 3.06 .002 ***の値よりも統計的有意に低くなることが示された．

72,445 22.38 3.49

1,129 21.96 3.33 .000 ***65～69歳

87,943 22.47 3.41

1,475 22.16 3.02 .000 ***次に，地方中枢都市圏での比較結果では，男性につい70～74歳

64,457 22.63 3.40

1,049 22.28 3.71 .001 ***ては，60～69 歳の年齢階級において自己申告 BMI の値

40～44歳8,864 23.91 3.84

202 23.62 3.94 .293が実測 BMI の値よりも統計的有意に低くなることが示

45～49歳7,775 24.04 3.74

189 24.03 3.83 .97850～54歳男
55～59歳性60～64歳地
方65～69歳中
70～74歳心40～44歳都

7,705 23.96 3.49

250 23.79 3.16 .438

された．女性については，45～59歳の年齢階級において8,266 23.74 3.33

281 23.47 2.97 .186

自己申告 BMI の値が実測 BMI の値よりも統計的有意に7,577 23.55 3.05

342 23.45 3.20 .575

低くなることが示された．

8,071 23.34 3.00

430 23.03 2.78 .040 **5,436 23.22 2.92

287 23.23 2.73 .973

6,637 21.79 3.85

188 21.61 4.14 .522

市
圏45～49歳6,092 22.08 3.69

191 21.43 3.21 .007 ***BMIの値が実測BMIの値よりも統計的有意に低くなるこ

50～54歳6,239 22.20 3.71

198 21.55 3.39 .009 ***とが示された．女性については，すべての年齢階級（406,773 22.30 3.64

265 21.62 3.06 .000 ***7,480 22.39 3.51

306 22.08 3.18 .128

～74 歳）において自己申告 BMI の値が実測 BMI の値よ

65～69歳8,835 22.49 3.46

362 22.04 3.08 .007 ***70～74歳6,312 22.61 3.41

266 22.28 3.30 .129

最後に，地方中心都市圏での比較結果では，男性につp* < .10, p** < .05, p*** < .01

いては，65～69 歳の年齢階級において自己申告 BMI の

三
大
都
市
圏

男
55～59歳性60～64歳地
方65～69歳中
70～74歳枢40～44歳都市
圏

男55～59歳性60～64歳地
方65～69歳中
70～74歳核
40～44歳都市
圏

女55～59歳性60～64歳者の 9 割強，“太り過ぎ”と自己評価した者の 8 割強がした．

表- 7 に都市圏・性・年齢階級別に行った自己申告
BMI と実測 BMI の比較分析の結果を示す．

次いで，地方中核都市圏での比較結果をみていく．男性については，50～74 歳の年齢階級において自己申告

りも統計的有意に低くなることが示された．

6

第 62 回土木計画学研究発表会・講演集

値が実測 BMI の値よりも統計的有意に低くなることがれた箇所では，自己申告 BMI の値が実測 BMI の値を下示された．女性については，45～59 歳，65 歳～69 歳の回ることが確認された．

年齢階級において自己申告 BMI の値が実測 BMI の値よ

これらの結果も踏まえ，本研究では特定健診データかりも統計的有意に低くなることが示された．

ら得られる実測の BMI の値を文責に用いることとして以上の結果をまとめると，BMI はいずれの都市圏，性いる．

別，年齢階級においても，統計的に有意な差異が認めら
表- 8 記述統計_特定健診データ①
男性

女性

はい（= 1）
度数

いいえ（= 0）比率

はい（= 1）

いいえ（= 0）

度数

比率

度数

比率

度数

比率

貧血

124,989

3.26%

3,705,773

96.74%

622,359

18.70%

2,705,19581.30%

喫煙1,511,888

33.41%

3,012,775

66.59%

398,568

10.56%

3,376,168

89.44%

体重増加_20歳から10kg

1,679,702

44.63%

2,083,718

55.37%

786,483

24.51%

2,421,901

75.49%

運動習慣_週2回30分以上

1,111,928

29.52%

2,654,898

70.48%

892,601

27.79%

2,319,848

72.21%

歩行・身体活動_1日1時間以上

1,507,930

40.23%

2,240,313

59.77%

1,430,211

44.74%

1,766,578

55.26%

早歩き

1,901,186

51.08%

1,820,539

48.92%

1,547,610

48.71%

1,629,527

51.29%

1年に±3kgの体重変動

951,500

25.45%

2,787,750

74.55%

669,904

21.01%

2,519,274

78.99%

就寝前2時間以内の夕食摂取

1,422,608

37.87%

2,334,388

62.13%

604,243

18.88%

2,596,074

81.12%

夕食後の間食摂取518,729

13.83%

3,232,907

86.17%

556,051

17.35%

2,649,424

82.65%

朝食抜き

822,898

21.88%

2,937,911

78.12%

399,20712.46%

2,804,335

87.54%

休養_睡眠で十分

2,403,943

64.12%

1,344,922

35.88%

2,022,779

63.26%

1,174,775

36.74%

保健指導の希望

1,383,832

37.58%

2,298,096

62.42%

1,346,599

42.48%

1,823,562

57.52%

表- 9 記述統計_特定健診データ 2②
男性
度数

女性

回答人数

比率

度数

回答人数

比率

メタボリックシンドローム判定_基準該当

952,314 21.03%

208,823

5.53%

メタボリックシンドローム判定_予備群該当

786,628 17.37%

179,6634.76%

4,528,869

メタボリックシンドローム判定_非該当

2,776,640 61.31%

メタボリックシンドローム判定_判定不能

13,287

食べる速度_速いダミー

3,776,711

0.29%

10,303

1,346,309 35.78%

食べる速度_ふつうダミー

3,762,375

2,147,492 57.08%

食べる速度_遅いダミー

268,574

飲酒頻度_毎日ダミー

1,550,606 39.86%

飲酒頻度_時々ダミー

3,890,263

0.27%

857,436 26.85%
3,193,218

7.14%

1,263,530 32.48%

3,377,922 89.44%

2,040,703 63.91%
295,0799.24%

504,279 15.22%
3,313,636

1,000,932 30.21%

飲酒頻度_ほとんど飲まないダミー

1,076,127 27.66%

1,808,425 54.58%

飲酒量_1合未満ダミー

1,267,802 38.13%

1,739,885 71.83%

飲酒量_1～2合未満ダミー

1,162,311 34.96%

3,324,568

飲酒量_2～3合未満ダミー

644,508 19.39%

飲酒量_3合以上ダミー

249,947

生活習慣の改善_意志なし

1,031,987 27.65%

生活習慣の改善_意志あり（６か月以内）

2,422,216

7.52%

3,732,400

509,184 13.64%

生活習慣の改善_取組済み（６ヶ月未満）

341,533

生活習慣の改善_取組済み（６ヶ月以上）

632,921 16.96%

142,669

5.89%

41,7681.72%

768,147 24.17%

1,216,775 32.60%

生活習慣の改善_意志あり（近いうち）

497,894 20.56%

1,125,987 35.43%
3,178,197

9.15%

514,084 16.18%
297,262

表- 10 記述統計_特定健診データ③
男性
度数

女性

平均値

標準偏差

度数

平均値

標準偏差

身長_cm

4,528,674

169.696.195

3,776,594

156.31

5.897

体重_kg

4,528,707

68.93

11.176

3,776,609

53.74

9.195

ＢＭＩ_kg/m2

4,528,676

23.90

3.443

3,776,587

22.00

3.598

内臓脂肪面積_cm2

14,06788.69

283.295

4,911

50.99

247.757

4,518,456

84.99

9.199

3,767,136

79.03

9.734

腹囲(自己判定）_cm

4,483

85.65

8.369

5,072

78.25

9.923

腹囲(自己申告）_cm

1,472

84.39

9.367

1,654

74.94

9.364

腹囲(実測）_cm

7

9.35%

472,717 14.87%

第 62 回土木計画学研究発表会・講演集

(2)

記述統計

の体重増加があること，1 日 1 時間以上の歩行・身体活

重回帰分析に用いる変数のうち，特定健診データより動の習慣があること，（ほとんど飲まない状態を基準と抽出したものの記述統計を表- 8，表-9，表- 10 に示す．

して）飲酒の頻度が時々であること，（飲酒量１合未満

また，全国 PT データより抽出した変数の記述統計をを基準として）飲酒量が３合以上になること，１年間に表- 11，表- 12，表- 13 に示す．

３kg 以上の体重増減があったこと，自動車の年間運転回数が多いことが BMI の平均値が高いことと有意な正(3)重回帰分析の結果の相関を持っていることが示された．一方で，睡眠で十この後の重回帰分析の結果に関する表は，すべて標準

分な休養が取れること，同年齢の男性比べて歩行速度が化係数の絶対値を降順に並べ替えている．なお，重回帰速いこと，（ふつうを基準として）食べる速度が速いこ

分析はステップワイズ法を採用し，非有意となった変数と，自転車のトリップ時間が長いこと，（免許非保有をはモデルから除外している．
a) BMIの平均値を従属変数とした重回帰分析

基準として）自動車免許と自動二輪車免許の両方を保有していることが BMI の平均値が高いことと有意な負の

BMI の平均値を従属変数とする重回帰分析の結果を表相関を持つことが示された．また，（三大都市圏を基準として）地方中枢都市圏や地方中核都市圏，地方中心都- 14（男性）と表- 15（女性）に示す．
男性の結果についてみていくと，20 歳から 10kg 以上

市圏に居住していること，満年齢が 45～54 歳であるこ

表- 11 記述統計_全国 PT データ①
男性の手段トリップ
総数
総時間
平均時間
（トリップ）（分）（分）
6,896,140
241,231,101
34.98
鉄道
1,536,643
34,538,068
22.48
バス
10,921,001
590,702,559
54.09
自動車
840,328
23,571,927
28.05
２輪車
2,597,303
95,340,952
36.71
自転車
15,449,565
461,969,234
29.90
徒歩
159,194
15,860,504
99.63
その他
※値は拡大係数により拡大したもの

女性の手段トリップ
総数
総時間
平均時間
（トリップ）（分）（分）
3,939,716
118,477,264
30.07
1,570,578
53,433,897
34.02
8,509,499
341,794,065
40.17
301,086
10,581,625
35.14
4,482,508
113,349,988
25.29
13,089,064
562,878,913
43.00
57,6983,559,072
61.68

表- 12 記述統計_全国 PT データ②
男性
回答人数15,92473
24,827
7,224
137
1,469
17,00225,3014,453

度数

保有運転免許自由に使える自動車
職業

歩行や車いすで移動可能な距離自動車免許
自動二輪車免許
自動車＋自動二輪車免許
原動機付自転車免許
非保有
自分専用
家族共有
なし
無職
有職
100mまで300mまで500mまで1kmまで1.5kmまで
1.5km以上

25,301

21,9783,846
6,193
19,108
503
440
1,096
3,029
1,844
14,061比率64.14%
0.29%
29.10%
0.55%
5.92%
67.20%
17.60%
15.20%
0.24477
75.52%
2.29%
2.00%
4.99%
13.78%
8.39%
63.98%

女性
回答人数
18,95190
26,724
988
629
6,066
11,82627,6575,912

度数

27,657

22,664

9,919
5,016
22,641
596
666
1,500
4,147
2,418
11,979比率70.91%
0.34%
3.70%
2.35%
22.70%
42.76%
21.38%
35.86%
0.18136
0.81864
2.63%
2.94%
6.62%
18.30%
10.67%
52.85%

表- 13 記述統計_全国 PT データ③

鉄道
路線バス
年間利用回数 自動車_運転（トリップ数）自動車_同乗自転車
徒歩

男性
度数 平均値 標準偏差
16,45488.09
177.66
13,072
39.34
113.3818,857 368.40
356.51
15,22667.64
129.21
13,641 106.05
182.57
16,407 140.83
240.698

女性
度数 平均値 標準偏差
16,63352.74
123.72
13,78444.42
109.85
14,180 354.28
312.43
18,170 107.53
140.32
12,536 150.11
209.35
16,796 154.06
193.73

第 62 回土木計画学研究発表会・講演集とは BMI の平均値が高くなることと有意な正の相関を表- 14 BMI の平均値を従属変数とした持つことが示された．

重回帰分析_男性
説明変数

β

t値

有意確率

女性の結果についてみていくと，20 歳から 10kg 以上

126.822 .000 ***の体重増加があること，就寝前の 2 時間以内に夕食を食

体重増加_20歳から10kg_比率.568

16.819 .000 ***べること，1 日 1 時間以上の歩行・身体活動の習慣があ

歩行・身体活動_1日1時間以上_比率.311

7.632 .000 ***ること，（速度がふつうを基準として）食べる速度が遅飲酒頻度_時々_比率.225

6.036 .000 ***都市規模_地方中核都市圏ダミー

いこと，年間の自動車に同乗する回数が多いことが BMI.192

6.461 .000 ***休養_睡眠で十分_比率-.182-3.753 .000 ***都市規模_地方中枢都市圏ダミー.172

7.351 .000 ***ことが示された．一方で，生活習慣を 6 か月以内または早歩き_比率-.168-5.142 .000 ***1 か月以内に改善したいと考えていること，生活習慣の都市規模_地方中心都市圏ダミー.160

5.890 .000 ***改善のための取り組みを 6 か月未満に分かって取り組ん

飲酒量_3合以上_比率.1544.208 .000 ***でいること，同年齢の女性と比べて歩行速度が速いこと，

1年に±3kgの体重変動_比率.1383.250 .001 ***週に 3 回以上夕食後に間食を食べること，年間の鉄道利

45～49歳ダミー.120

4.875 .000 ***用回数が多いこと，家族共有の自由に使える自動車を保食べる速度_速い_比率-.108-2.206 .028 **

50～54歳ダミー.081

3.308 .001 ***有していることが BMI の平均値が高くなることと有意平均年間利用回数_自動車_運転.073

2.510 .012 **平均トリップ時間_自転車-.065-3.042 .002 ***都市圏を基準として）地方中枢都市圏や地方中核都市圏，

自動車＋自動二輪車免許保有_比率-.053-2.360 .019 **

地方中心都市圏に居住していること，満年齢が 60～69(定数)の平均値が高くなることと有意な正の相関を持っているな負の相関を持っていることが示された．また，（三大従属変数：ＢＭＩ_kg/m2_平均値

歳であることは BMI の平均値が高くなることと有意なN = 490，調整済みR2=.784，有意確率 = .000，

正の相関を持っていることが示され，満年齢が 50～54

β：標準化係数，p* < .1，p** < .05，p*** < .01．

歳であることは BMI の平均値が高くなることと有意な負の相関を持っていることが示された．

表- 15 BMI の平均値を従属変数とした

b)

回帰分析

重回帰分析_女性
説明変数

有意確率

次に，集計単位の中でメタボリックシンドローム判定

149.878 .000 ***（以下，メタボ判定）の基準に該当する人数の比率を従28.557 .000 ***属変数とした重回帰分析の結果を表- 16（男性）と表- 17

β

(定数)

メタボ判定の基準該当の比率を従属変数とした重t値

体重増加_20歳から10kg_比率.638

生活習慣の改善_意志あり（６か月以内）_比率-.461 -12.048 .000 ***就寝前2時間以内の夕食摂取_比率.250

5.572 .000 ***男性の結果についてみていくと，20 歳から 10kg 以上

都市規模_地方中心都市圏ダミー.234

9.128 .000 ***都市規模_地方中核都市圏ダミーの体重増加があること，睡眠で十分な休養が取れること，.180

6.013 .000 ***生活習慣の改善_意志あり（近いうち）_比率-.156-6.834 .000 ***早歩き_比率-.151-4.500 .000 ***生活習慣の改善_取組済み（６ヶ月未満）_比率 -.145-6.374 .000 ***て）食べる速度が遅いこと，（1 合未満を基準として）（女性）に示す．

無職であること，（ほとんど飲まない状態を基準として）飲酒頻度が毎日であること，（速度がふつうを基準とし60～64歳ダミー.141

5.766 .000 ***飲酒量が 3 合以上であること，医師から貧血と言われた

夕食後の間食摂取_比率-.112-3.035 .003 ***ことがあること，年間の徒歩のみでの移動回数が多いこ

歩行・身体活動_1日1時間以上_比率.1062.927 .004 ***とがメタボ判定の基準該当の比率が高くなることと有意

都市規模_地方中枢都市圏ダミー.100

4.234 .000 ***な正の相関を持っていることが示された．一方で，1 年食べる速度_遅い_比率.098

4.640 .000 ***65～69歳ダミー.091

3.702 .000 ***間に 3kg 以上の体重増減があること，週 3 回以上夕食後平均年間利用回数_鉄道-.084-2.491 .013 **平均年間利用回数_自動車_同乗.081

3.296 .001 ***して）飲酒頻度が時々であること，（速度がふつうを基50～54歳ダミー-.062-2.854 .005 ***準として）食べる速度が速いこと，同年齢の男性に比べ-.058-2.034 .042 **て歩く速度が速いこと，自動車と自転車の平均トリップ

自由に使える自動車_家族共有_比率に間食を食べること，（ほとんど飲まない状態を基準と従属変数：ＢＭＩ_kg/m2_平均値

時間が長いこと，生活習慣を 1 か月以内に改善したいと

N = 490，調整済みR2=.813，有意確率 = .000，

考えていることがメタボ判定の基準該当の比率が高くな

β：標準化係数，p* < .1，p** < .05，p*** < .01．

ることと有意な負の相関を持っていることが示された．
また，（三大都市圏を基準として）地方中枢都市圏や地方中核都市圏に居住していることがメタボ判定の基準該当の比率が高いことと有意な正の相関を持っていること

9第 62 回土木計画学研究発表会・講演集

表- 16 メタボ判定の基準該当の比率を従属変数としたが示された．

重回帰分析_男性

女性の結果をみていくと，20 歳から 10kg 以上の体重
β

説明変数

t値

増加があること，（速度がふつうを基準として）食べる

有意確率

2.391 .017 **

速度が速いこと，睡眠で休養が十分に取れること，無職

体重増加_20歳から10kg_比率.474 18.557 .000 ***であること，年間の自動車の同乗回数が多いこと，年間

1年に±3kgの体重変動_比率-.341 -9.104 .000 ***の徒歩のみで移動する回数が多いこと，（ほとんど飲ま

夕食後の間食摂取_比率-.182 -5.261 .000 ***休養_睡眠で十分_比率ない状態を基準として）飲酒頻度が毎日であることがメ.157

4.529 .000 ***職業_無職_比率.155

3.781 .000 ***飲酒頻度_毎日_比率.147

4.148 .000 ***飲酒頻度_時々_比率-.136 -3.266 .001 ***6 か月以内または 1 か月以内に改善したいと考えている

食べる速度_速い_比率-.136 -3.023 .003 ***こと，生活習慣の改善のための取り組みを 6 か月未満継食べる速度_遅い_比率.1335.907 .000 ***続していること，1 年間に 3kg 以上の体重増減があるこ

飲酒量_3合以上_比率.124

3.883 .000 ***と，医師から貧血を言われたことがあること，（1 合未

都市規模_地方中枢都市圏ダミー.098

5.259 .000 ***満を基準として）飲酒量が 3 合以上または 1～2 合未満

早歩き_比率-.079 -3.347 .001 ***であること，（速度がふつうを基準として）食べる速度

貧血_比率

.077

2.869 .004 ***都市規模_地方中核都市圏ダミーが速いこと，（免許非保有を基準として）自動二輪車の.065

3.322 .001 ***平均年間利用回数_徒歩.059

2.359 .019 **平均トリップ時間_自動車-.054 -2.988 .003 ***(定数)

タボ判定の基準該当の比率が高くなることと有意な正の相関を持っていることが示された．一方で，生活習慣を免許を保有していることがメタボ判定の基準該当の比率が高くなることと有意な負の相関を持っていることが示された．また，（三大都市圏を基準として）地方中核都

生活習慣の改善_意志あり（近いうち）_比率-.047 -2.411 .016 **-.043 -2.497 .013 **平均トリップ時間_自転車
従属変数：メタボ判定_基準該当_比率

市圏に居住していることがメタボ判定の基準該当の比率

N = 490，調整済みR2=.864，有意確率 = .000，

満年齢が 45～49 歳であることがメタボ判定の基準該当

β：標準化係数，p* < .1，p** < .05，p*** < .01．

の比率が高くなることと有意な負の相関を持っているこが高くなることと有意な正の相関を持っていることが，とが示された．
表- 17 メタボ判定の基準該当の比率を従属変数とした重回帰分析_女性
説明変数

β

(定数)

t値

4.

まとめ

(1)

本研究の成果

有意確率

3.489 .001 ***体重増加_20歳から10kg_比率.278 17.044 .000 ***これまでの先行研究の多くでは，交通行動と健康の関

生活習慣の改善_意志あり（６か月以内）_比率-.205 -6.367 .000 ***連について，交通行動単体でその関連や影響を評価して1年に±3kgの体重変動_比率-.191 -6.675 .000 ***食べる速度_遅い_比率

いた．本分析では，食生活や身体活動などの交通行動以.138

8.536 .000 ***休養_睡眠で十分_比率.1204.673 .000 ***貧血_比率-.113 -4.008 .000 ***職業_無職_比率.107

外で人々の健康に影響を与える要素についても考慮し，それらと交通行動を包括的に評価することを目指した．
BMI の平均値を従属変数とした重回帰分析においては，

2.985 .003 ***飲酒量_3合以上_比率-.098 -3.702 .000 ***男性では年間の自動車の運転回数や自転車の平均トリッ

飲酒量_1～2合未満_比率-.087 -3.478 .001 ***プ時間が有意な変数として採択され，女性では年間の鉄生活習慣の改善_意志あり（近いうち）_比率-.085 -4.527 .000 ***道の利用回数や年間の自動車の同乗回数が有意な変数と生活習慣の改善_取組済み（６ヶ月未満）_比率-.076 -4.400 .000 ***して採択され，男女ともに食生活や身体活動などの交通

45～49歳ダミー-.075 -4.518 .000 ***行動以外についての変数と共に投入した場合においても，平均年間利用回数_自動車_同乗.065

3.708 .000 ***飲酒頻度_毎日_比率

交通行動についての変数が有意な変数としてモデル内に.063

2.305 .022 **

平均年間利用回数_徒歩.062

3.154 .002 ***食べる速度_速い_比率-.056 -2.469 .014 **

都市規模_地方中核都市圏ダミー.054

残ることが確認された．
また，メタボ判定の基準該当の比率を従属変数とした重回帰分析においては，男性では年間の徒歩のみでの移3.161 .002 ***動回数や自動車と自転車の平均トリップ時間が有意な変自動二輪車免許保有_比率
従属変数：メタボ判定_基準該当_比率-.035 -2.283 .023 **

数として採択され，女性では年間の自動車の同乗回数やN = 490，調整済みR2=.896，有意確率 = .000，

徒歩のみでの移動回数が有意な変数として採択され，

β：標準化係数，p* < .1，p** < .05，p*** < .01．

BMI の平均値を従属変数とした重回帰分析の場合と同様に，食生活や身体活動などの交通行動以外の変数ととも10

第 62 回土木計画学研究発表会・講演集に投入した場合においても，交通行動についての変数が与えているのか，因果関係を判断することは困難である．

有意となりモデル内に残ることが確認された．

この観点から，今後は数年間分の健診結果を用いて時系標準化係数の大小関係を見ていくと，BMI の平均値を列を考慮した入れた分析を行う必要がある．

従属変数とした重回帰分析においてもメタボ判定の基準
該当の比率を従属変数とした重回帰分析においても，交謝辞：本研究における調査分析は，科学研究費補助金基通行動にかかわる変数の標準化係数は，体重変動や食習盤研究A「健康に配慮した交通行動誘発のための学際的慣，飲酒，身体活動などの変数のそれに比べて小さくな

研究（科研費番号：26249073，代表：筑波大学 谷口綾

ることが確認できる．これまでも交通行動は生活習慣の子）」の助成によるものです．また，平成27年度全国都一部である身体活動に含まれるものであり，健康への影

市交通特性調査は国土交通省より，平成27年度の特定健

響は食生活や運動習慣などと比べると小さいものと考え

診データは厚生労働省より，それぞれデータの提供を頂られてきたが，今回の分析の結果はそれを裏付けるもの

きました．厚く御礼を申し上げます．

となった．その一方で，交通行動の標準化係数の値も体重変動や食習慣のそれに比べて小さいものの，有意な変参考文献

数としてモデルに組み入れられており，交通行動の面か

1)
2)
3)

厚生労働省：平成 27 年度特定健診データ．
国土交通省：平成 27 年度全国都市交通特性調査．
中野治美, 井上栄: 東京圏在住サラリーマンの通勤時
身体運動量, 産業衛生学雑誌, 52 巻, 3 号, p.133, 2010.
4) 室町泰徳: 通勤者の交通手段選択と健康, IATSS Review, Vol. 33, No. 3, 2008．
5) 佐々木彩葉，佐々木洋典，谷口綾子：BMI と交通行
動・都市環境の関連分析：2015 年度全国 PT 調査デー
タを用いて，第 57 回土木計画学研究発表会・講演集，
15-04，2018．
6) 麓国広，谷口綾子：交通環境への満足度とクルマ運転動機が交通行動と BMI に与える影響―全国 PT 調査を用いて―，実践政策学論文集，Vol. 6，No. 1，pp 8
7-94，2020．
7) 井原正裕，高宮朋子ほか: 都市規模による歩数の違い：国民健康・栄養調査 2006-2010 年のデータを用いた横断研究，日本公衆衛生雑誌，63 巻，9 号，p. 549559，2016．
8) 安永 明智，村上 晴香，森田 明美，出浦 喜丈，饗場
直美，渡邊 昌，宮地 元彦: 郵便番号を使って評価された自宅近隣施設環境と活動量計により評価された
身体活動量の横断的関連：佐久コホートスタディ，
日本公衆衛生雑誌，63 巻，5 号，pp. 241-251，2016．
9) 石井香織，柴田愛，岡浩一朗，井上茂，下光輝一: 日
本人成人における活動的な通勤手段に関連する環境
要因，体力科学，59 巻，2 号，pp. 215-224，2010．
10) 谷口綾子，佐々木洋典，藤本宣，中原慎二：交通行
動と健康診断データ・心的傾向の関連分析－神奈川県大和市職員を対象として－，土木学会論文集 D3（土木計画学），Vol. 73，No. 5，2017．
11) 中井祥太，谷口守，松中亮治，森谷淳一：健康意識に働きかける MM の有効性ー万歩計を用いた健康歩
行量 TFP を通じてー，土木学会論文集 D，Vol. 64，No. 1，pp. 45-54，2008．
12) 松本隼宜，長田哲平，大森宣暁：新規バス路線沿線
居住者を対象とした健康意識に働きかけるモビリティ・マネジメントの効果分析，土木学会論文集 D3（土木計画学），Vol. 73，No. 5，l_1191-l_1199，201
7．
13) 佐々木洋典，藤本宣，谷口綾子，中原慎二：市役所職員を対象とした健康モビリティ・マネジメント，
第 55 回土木計画学研究発表会・講演集，12-03，201
7．

ら健康の増進を後押ししていくことができるものと考えられる．
このように食生活や身体活動などを含めて包括的にモデルを構築した場合においても，交通行動と健康との間には関連が認められることが示された．標準化係数が示
す関連の大きさは食生活や身体活動のそれに比べて小さいものではあるが，バランスの良い食生活や適切な運動習慣と併せて，交通行動の変容を通じた身体活動量の増
進も健康促進のための重要な一部であることが示された
といえる．
(2)

今後の課題

今回の分析では交通行動についてのデータを全国 PT
データから抽出した．しかし特定健診データと全国 PT
データとを結合する都合で市区町村・性別・年齢の集計
単位同士を結合することが限界であった．このため特定の地域限定で特定健診データの問診票の設問に交通行動を尋ねる質問を設ける等の工夫を加えて，個人単位での分析を行う必要がある．より個人のレベルでの食習慣や運動習慣などの生活習慣と交通行動を同時に評価することで，本研究よりもより個人属性を考慮した知見が得られると考えている．
また，問診票に追加する交通行動特性把握のための設問は，全国 PT 調査のような詳細なものは現実的ではな
いが，「交通手段別の年間・月間・週間利用回数」等であれば設けることは難しくないと考える．特に，特定健診データは 2015 年度時点で健康保険に加入する国民の50％のサンプルを保有するため，実現すれば交通特性調査が実施されていない地方エリアにおいても交通行動と健康の関連分析を行うこともできるようになる．
加えて，メタボ判定の予備軍に該当する人などは，判定結果を気にして積極的な運動を実施いている可能性も考えられる．このため，生活習慣が健康指標に影響を与えているのか，それとも，健康指標が生活習慣に影響を11

第 62 回土木計画学研究発表会・講演集

14) 藤本宣，佐々木洋典，谷口綾子，中原慎二：国民健康保険特定保健指導におけるモビリティ・マネジメ
ントー健康福祉部署と都市交通部署の連携ー，第 55回土木計画学研究発表会・講演集，12-15，2017．
15) Kaori Ishii, Shigeru Inoue, Yumiko Ohya, Yuko Odagiri, T
omoko Takamiya, Kenichi Suijo, Neville Owen, Teruichi S
himomitsu: Sociodemographic Variation in the Perceptionof Barriers to Exercise Among Japanese Adults, Journal of
Epidemiology, Vol. 19, No. 4, pp. 161-168, 2009.
16) 厚生労働省：レセプト情報・特定健診等情報の提供
に関するホームページ，https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/iryouhoken/reseputo/inde
x.html，2018.10.22．
17) 厚生労働省：平成 27 年度 特定健康診査・特定保健指導の実施状況，https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunits
uite/bunya/0000173202.html，2019.03.01．

18) 全国都市交通特性調査 集計データ データ利用の手引
き，http://www.mlit.go.jp/common/001229430.pdf，201
9.1.21．
19) 及川和美，田島誠，米谷正造：体育系学生の身体的自己知覚と体型の関係，川崎医療福祉学会誌，Vol. 20，No. 2，pp.503-506，2011．
20) 桑原礼子，栗原洋子：女子学生におけるやせ志向調
査と栄養教育，鎌倉女子大学紀要，No. 10，pp.101-10
7，2003．
21) 今井克己，増田隆，小宮秀一：青年期女子の体型五人と“やせ志向”の実態，栄養学雑誌，Vol. 52，No.
2，pp. 75-82，1994．

COMPREHENSIVE ASSESSMENT OF THE DETERMINANTS OF METABOLICSYNDROME USING THE NATIONWIDE PERSON TRIP SURVEY AND
SPECIFIC HEALTH CHECKUPS DATA OF JAPANKunihiro FUMOTO and Ayako TANIGUCHIIn this study, we will analyze factors that are thought to affect obesity, such as dietary habits, exercise
habits and traffic behaviors, and assess the degree of association between traffic behaviors and obesity bycomparing them with other lifestyle factors.
The analysis was based on the results of the nationwide person trip survey conducted by the MLIT in2015 (approx. 70,000 people) and the data from the MHLW's specific health checkups conducted in thesame year (approx. 8 million people). Both data were tabulated and combined by cities, gender, and age
groups. In the regression model, BMI and the metabolic syndrome assessment were used as dependent
variables, and eating habits, exercise habits, and travel behaviors (travel time and Annual frequency oftransportation by mode) were used as explanatory variables, respectively.
The results of the analysis showed that statistically significant associations between travel behaviour andhealth were found, although the relationship between travel behaviour and dependent variables was smaller
in magnitude than that between dietary habits and exercise habits.

12